摘要
齿轮发生不同的故障会导致不同频带内的信号能量值发生改变,因此可通过计算不同振动信号的能量熵判断齿轮是否发生故障,而针对复杂多变的工况和噪声的干扰而导致的齿轮振动信号的非线性、非平稳性且由于数据量大等问题。传统的信号分析方法,已无法表征丰富,海量的信号信息与复杂的多元非线性信号关系。故本文提出基于ELMD能量熵与PSO-SAE的齿轮故障诊断研究。该研究首先对原始信号进行ELMD分解,得到若干个乘积函数(PF);其次,对ELMD分解结果的前7个PF进行求取能量熵作为特征样本。最后进入一个经粒子群优化后的深度学习网络即堆叠自动编码机网络(PSO-SAE)对特征样本分类。实验中,将PSO-SAE与两类常用支持向量机分别进行识别精度与运行时间的对比。实验结果证明,所提研究方案可很好地应用在齿轮故障诊断研究中。
出处
《内燃机与配件》
2019年第7期34-36,共3页
Internal Combustion Engine & Parts
